基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

战时装备备件需求的多层次灰色预测

通过确定战时备件需求评价指标体系 ,运用层次分析原理和灰色理论 ,建立了战时备件需求的多层次灰色预测模型 ,并结合参战的某型舰的主机气阀弹簧的战损需求进行多层次灰色预测     

大型装备费用预测中的系统分析

将大型装备连续建造的总成本及控制变量作为一个变化系统,并用灰色系统理论进行建模分析,采用龙格-库塔法求解微分方程组.通过对精度的分析,指出使用灰色系统预测结果不能采用统计分析方法的相关性检验标准,而要通过预测数列与原始数列的逼近情况来判断其预测精度.     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

基于遗传算法的装备使用保障费用灰色组合预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合权系数的不足,并提出了新的优化方法—遗传算法。最后,结合实例验证说明了该模型的预测效果优于蚁群优化的方法,为准确估算武器装备寿命周期费用提供了依据。     

基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较

提出一种基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较方法,该方法将模型预测值与真实值的RE(相对误差)看作随机变量,利用假设检验思想度量模型预测精度,并给出多个模型之间预测精度的比较标准.     

基于预测命中点的机动目标最优制导方法

针对导弹攻击机动目标的情况,提出了一种基于"当前"统计模型的预测命中点方法。首先对目标进行实时机动检测,并预测了拦截时刻目标的位置。基于预测命中点的结果,推导得到导弹攻击机动目标最优制导方法的解析解。该方法无需提前假设目标机动模式,适用性好。在多个假想的攻击场景下对制导方法进行了仿真,仿真结果验证了该方法是有效的。     

基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型

装备的抢修性是装备设计时赋予装备的一种固有属性,直接影响到战场抢修工作。抢修性模型是抢修性研究的重要内容。针对抢修性量化模型难度大的特点,尝试采用具有自学习能力的神经网络对抢修性进行仿真预测,同时为提高神经网络的性能,运用遗传算法对其优化,从而得到基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型。最后仿真结果表明该模型可较好地用于抢修性的仿真预测,能为新研制装备的抢修性设计提供有益参考。     

BP组合预测方法在维修保障费用预测中的应用

通过对时间序列预测方法和回归分析原理的分析,建立了适用于武器装备维修保障费用的BP网络组合预测的时间序列多输出模型,并结合某型装备多年的维修保障费用,进行了预测数据仿真,得出的结果与实际的数据相比误差较小,具有较大的理论价值和实际的军事价值,有利于提高维修保障费用的效益,有利于实现装备的优良效费比。     

基于灰色理论的鱼雷装载可靠性分析

为解决在鱼雷装载可靠度试验数据较少的情况下进行装载可靠性分析困难的问题,利用灰色系统理论及 GM(1,2)建模的思想,研究了鱼雷装载可靠度和工作可靠度之间的灰色关系,基于灰色系统理论建立了两者之间关系的数学模型.计算实例表明,该方法简单实用,可在鱼雷装载可靠度数据样本量较少的情况下对鱼雷装戢可靠度进行有效预测,为鱼雷装载可靠度的评定提供了理论参考.